随机森林是一种集成学习算法,它由多个决策树组成。每个决策树都是通过对训练数据进行随机采样和特征随机选择来构建的。在构建每个决策树时,max_feature参数用于控制每个决策树中考虑的特征数量。 max_feature参数有以下几种常见的取值: "auto":默认值,表示每个决策树考虑的特征数量为总特征数的平方根。 "sqrt":与"...
随机森林通过随机选择特征、随机选择样本、随机生成决策树来构建模型,以此来降低过拟合风险,并提高模型的泛化能力。 随机森林可以用于分类和回归任务,它的优点是能够有效地处理高维数据和大规模数据集,同时能够避免过拟合问题。在分类任务中,随机森林可以输出每个样本属于每个类别的概率;在回归任务中,随机森林可以输出一个...
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